同时可以点进参考资料中RandomForestSRC的资料网站,里面还有其他功能可以使用哦~ 参考资料: Random Forests(Leo Breiman and Adele Cutler):https://www.stat.berkeley.edu/~breiman/RandomForests/cc_home.htm RandomForestSRC:https://github.com/cran/randomForestSRChttps://www.randomforestsrc.org/ RandomForest...
dat<-train[,-c(1,3)]# 这里是表格 rf<-randomForest(OS~.,data=dat,proximity=TRUE,importance=T# 需要计算变量的重要性)print(rf)# Call:#randomForest(formula=OS~.,data=dat,proximity=TRUE,importance=T)# Typeofrandom forest:classification # Numberoftrees:500# No.ofvariables tried at each spli...
data(pbc, package = "randomForestSRC") head(pbc) data(wihs, package = "randomForestSRC") head(wihs) 我们使用肺癌的数据集进行分析 肺癌的两种治疗方案的是随机试验 例子一 v.obj <- rfsrc(Surv(time, status) ~ ., data = veteran, ntree = 100, nsplit = 10, na.action = "na.impute", ...
data(pbc,package="randomForestSRC")pbc.na<-na.omit(pbc)##remove NA'ssurv.f<-as.formula(Surv(days,status)~.)pec.f<-as.formula(Hist(days,status)~1) ## 运行cox/rfsrc模型进行说明我们使用了少量的树 cox.obj<-coxph(surv.f,data=pbc.na,x=TRUE)rfsrc.obj<-rfsrc(surv.f,pbc.na,ntree...
在randomForestSRC中计算中位生存期,可以通过以下步骤实现: 导入必要的库和数据:首先,导入randomForestSRC库,并加载包含生存数据的数据集。 代码语言:R 复制 library(randomForestSRC)data<-read.csv("survival_data.csv") 创建生存对象:使用数据集中的生存时间和事件信息创建一个生存对象。
randomForestSRC安装失败 机器学习之随机森林Random Forests 集成方法 Bagging算法 决策树(红酒品质分类) 随机森林 集成方法 1.如果模型之间近似相互独立,那么多个模型联合的性能要优于单个模型的 例如; 假设一个分类器以55%概率给出正确结果(对于二分类应该是相当差了),如果拥有100个这样的分类器,那么正确概率可以上升...
r randomForestSRC 筛选基因 基因检测筛选,特征选择的方法有两种:1)过滤方法,应用变量的统计特征来选择最终的特征集合应用的例子为,12625行特征,94列样本。目前要处理的问题是,对于样本来说特征太多了,这种大维度的数据,大多数的建模技术很难获得有意义的结果,所
RandomForestSRC 是美国迈阿密大学的科学家 Hemant Ishwaran和 Udaya B. Kogalur开发的随机森林算法,它涵盖了随机森林的各种模型,包括:连续变量的回归,多元回归,分位数回归,分类,生存性分析等典型应用。RandomForestSRC 用纯 C 语言开发,其主文件有 3 万多行代码,集成在 R 环境中。
Repository files navigation README GPL-3.0 license randomForestSRCAbout DOCUMENTATION: www.randomforestsrc.org/ Resources Readme License GPL-3.0 license Activity Stars 121 stars Watchers 10 watching Forks 18 forks Report repository Releases 38 tags Packages No packages published Contributo...
useDynLib(randomForestSRC, .registration = TRUE) importFrom("parallel", mclapply) importFrom("purrr", "cross") importFrom("graphics", "abline", "axis", "box", "boxplot", "bxp", "legend", "lines", "matlines", "matplot", "mtext", "par", "plot", "plot.new", "plot.window",...